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World File Search System定量评估
本机T1映射用于非侵入性定量评估...
慢性肾脏疾病（CKD）的患病率很高，预后不佳，并且会产生高昂的医疗费用。ckd定义为至少三个月的肾脏结构或功能的异常。这种情况对个人具有许多健康影响。ckd影响了全世界近10％的人口，并且常常被患者和临床医生认可（1,2）。对肾功能的准确评估对于监测CKD患者的疾病进展，治疗反应和预后管理至关重要。评估肾功能的最常用方法是评估估计的肾小球滤过率（EGFR），该方法是使用CKD流行病学合作（CKD-EPI）方程计算得出的（3）。然而，研究表明，基于CKD-EPI的EGFR测量不准确评估CKD患者的肾功能，这主要是由于仅基于血清肌酐（SCR）（SCR）（4）的公式引起的较大差异。此外，EGFR无法准确估计肾脏功能，这通常是评估CKD患者（5）所必需的。此外，肾纤维化（RF）不可避免地发生在CKD的进展过程中（6）。rf，以肾小球硬化和肾脏间质纤维化为特征的病理学，是导致肾脏结构变化和功能丧失的重要因素。RF的程度与CKD预后密切相关（7,8）。肾脏活检是诊断RF的当前黄金标准。（9）。但是，常规MRI序列不能用于诊断肾纤维化疾病。不幸的是，侵入性肾脏活检具有严重并发症的相当大风险（例如，血尿，腹膜前血肿，动静脉瘘等）因此，一种监测肾功能和评估RF的非侵入性方法将是诊断CKD和引导抗纤维化疗法的宝贵工具。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性检查技术，并且已广泛用于整个身体，因为它在软组织中具有很高的对比度，并提供无辐射，多平台和多级数成像。尽管基于Gadolinium的对比增强的MRI序列可以提供心脏，肝脏和其他
对手工引导手术机器人的入学控制器的定性和定量评估
许多手术任务需要总刀具运动，其中工具的移动和定位在宏观尺度（约1厘米）的精度上；例如，将工具插入套筒，交换工具，清洁工具。也存在主要需要这种宏观动作的程序，例如，将安装在机器人上的超声扫描仪移动[1]和牙齿辅助[2]。传统的手术机器人，例如DA Vinci手术系统（Intuitive Surgical，USA），不可用的背态被动被动机制作为工具持有人，并允许外科医生将工具固定。这样的被动机器人可以限制外科医生使其简单而准确的总工具移动的能力，尤其是对于沉重而笨重的工具。作为替代方案，更新的特定和通用宏机器人使用主动的串行机器人和控制器，使外科医生可以手工指导工具。例如，Mako Robot-Arms（美国Stryker）进行膝盖手术，允许手动引导并限制外科医生沿预先计划的手术路径的运动，以确保安全性和准确性。除了这种干预特定的机器人之外，市场上还有通用医学宏观机器人，可以安全的物理人类机器人互动（PHRI），例如，Kuka LBR IIWA Med（Kuka ag ag，kuka ag，德国奥格斯堡，德国）。可以在此类机器人上安装不同的工具；例如，在Laserosteothome [3]中，使用超声扫描[1]和放射治疗[4]。但是，其他针对PHRI安全的宏机器人也用于外科应用研究中；例如，熊猫（德国弗兰卡·埃米卡（Franka Emika））进行牙科辅助[2]和中耳手术[5]或UR 5（UR 5（UNI-VERSAL ROBOTS，丹麦））进行针插入[6]。
过渡到房屋所有权：定量评估
需求补贴，例如第一家房主赠款计划（FHOG）和FHBS对购买的优惠税收处理，可能对有抱负的FHB获得获得房屋所有权的影响几乎没有任何影响，因为有可能将此类赠款摊销为更高的价格。尽管如此，对昆士兰州首次购房者提供的需求侧援助的分析表明，援助实际上与首次购买者的更多活动有关。我们发现，昆士兰州政府扩展到FHB的股票优惠增加了每10,000个个人4.5筹集的第一座房屋数量，这增加了大约三分之一的筹集的FHB季度FHB住宅数量。这表明需求侧补贴可能会产生影响，但我们不能排除这些措施简单地将购买房屋的购买带来，就像其他研究所发现的那样。
过渡到房屋所有权：定量评估
需求补贴，例如第一家房主赠款计划（FHOG）和FHBS对购买的优惠税收处理，可能对有抱负的FHB获得获得房屋所有权的影响几乎没有任何影响，因为有可能将此类赠款摊销为更高的价格。尽管如此，对昆士兰州首次购房者提供的需求侧援助的分析表明，援助实际上与首次购买者的更多活动有关。我们发现，昆士兰州政府扩展到FHB的股票优惠增加了每10,000个个人4.5筹集的第一座房屋数量，这增加了大约三分之一的筹集的FHB季度FHB住宅数量。这表明需求侧补贴可能会产生影响，但我们不能排除这些措施简单地将购买房屋的购买带来，就像其他研究所发现的那样。
文章基于完整街道的街道行人网络中友好性的定量评估：中国武汉的案例研究
摘要：近年来，随着汽车数量的迅速增长，汽车车道已经破坏了城市的安全街道行人行驶网络。街道的行人行驶功能是一个重要的城市公共空间，街道的行人友善需要紧急改善。但是，现有的行人友好的街道空间评估尚未形成一组全因素定量评估系统，这使得在概念阶段仍在构建行人友好的街道，并且缺乏实践意义。完整的街道设计概念清楚地确定了街道行人太空建设的目标，并提出了街道行人空间设计的完整要素，该元素为街道行人友善评估系统的构建提供了重要的支持。基于完整的街道设计概念，本研究从街道空间的三个方面构建了一组街道步行性的定量评估系统：TRAFFIRC，环境和功能。同时，提出了一种街道行人可用性评估方法，以进一步探索街道的实际需求。结合了街道行人友善和可用性的全面评估矩阵，街道行人空间规划的区域与实际空间不符。武汉的案例研究发现，该地区的整体行人友好性很高，但有很大的可变性。研究区域由需要改进的街道，中等需求 - 低点友善，街道的行人友善和可用性都需要改善。
II级，空气质量定量评估，微不足道指标
1空气质量影响评估的执行摘要，重要性由拟议行动的影响可能影响公共卫生或安全的程度定义。美国空军（USAF）执行国家环境政策法案（NEPA）和一般整合规则规则规则空气质量影响评估在环境影响分析过程（EIAP）中串联。空气质量EIAP流程分为三个渐进级别的评估水平：I级，豁免行动筛查（确定是否需要正式的空气质量评估）； II级，定量空气质量评估（正式的排放量化评估，以消除进一步评估的空气影响不大）；以及第三级，高级空气质量评估（部分科学和部分艺术，都是空气影响的定量和定性评估）。这些水平旨在确保在最低水平的最低水平上完成空气质量评估；每个评估级别具有特定的显着性阈值或指标，如果不超过，则可以退出评估。如果不对空气质量EIAP豁免行动，则必须进行II级定量评估。II级评估是对排放的年度净变化的量化，这些变化与已知对公共卫生或安全性具有最小效果的年度排放水平（即阈值或指标）进行了比较。但是，对于II级NEPA空气影响评估，美国空军必须为成就领域内发生的行动建立合法辩护的无关值（指标）。de minimis值，作为确定的无关紧要的阈值，用于在一个或多个国家环境空气质量标准（NAAQS）中指定为非及时或维护的区域内发生的行动。在2019年，USAF跨媒体技术审查团队正式建立了空气质量影响的微不足道阈值和指标，可在空气质量EIAP II级，定量评估中使用。在2020年更新了微不足道的指标，以区分几乎未达到的地区的行动（在任何NAAQ的15％以内）。在此记录的重新评估和更新下，删除了近乎未达到的和未达到的区别，并为温室气体（GHG）建立了无关紧要的指标。表1中显示了Levell II空气质量EIAP评估的最新微不足道的阈值和指标，即空气质量EIAP微不足道的阈值和指标。重要的是要注意，II级评估只能确定一项动作是否对空气质量产生不重要的影响，并且只有III级，高级评估可以定义重大影响。因此，II级无关紧要的阈值或指标仅确定明显的微不足道的影响（即，年度净变化排放的排放小于阈值或指示器）或FLAG的潜在重大影响（即，年度净变化排放排放量大于或等于或等于阈值或指示器），必须与进一步和更高的评估有关。
逻辑 - 基于身体的适应潜力的单个物理健康整体水平的定量评估的数学模型
摘要。本文提出了一个单个身体健康不可或缺的级别的模型，该模型允许其定量评估。根据人体的保护性自适应和补偿性反应作为健康的组成指标，提出了所提出模型的逻辑和数学合理性。介绍了对190个实际健康，非竞技的身体健康的积分水平的定量评估结果，并提出了使用开发模型获得的男女的年轻人。根据普遍接受的实践显示，提出的模型在6个级别上对受试者进行排名的可能性，包括原始功能状态而不是2个，该实践允许一种个性化，有理和差异化的方法来保留健康人的健康。
使用智能手机对预期姿势调整进行定量评估的可靠性和有效性
摘要。[目的]本研究旨在调查使用智能手机对预期姿势调整的定量评估的可靠性和有效性。[参与者和方法]该研究包括10名年轻的对照参与者，他们接受了一足的姿态，并具有加速度计和智能手机同时连接到下背部（L5）。加速度被测量为向姿势侧腰部运动的中外侧成分。将时间（峰潜伏期）的峰值和腰部加速度姿势侧向的位移量（峰值幅度）分析为预期的姿势调节特征。对加速度计和智能手机测量值的评估者内可靠性均计算，而两名考官的智能手机测量值则计算了相互可靠性。确定加速度计和智能手机测量的有效性。[结果]在这项研究中，确认了加速度计和智能手机测量中峰值潜伏期和峰值幅度的评估者内可靠性，以及智能手机测量中评估者间的可靠性。通过重新测试确认了评估者的可靠性，而加速度计和智能手机测量的有效性也得到了证实。[结论]这项研究的结果表明，使用智能手机来衡量预期的姿势调整是高度可靠且有效的，这使其成为有用的临床平衡指数。该方法很简单，可用于连续患者监测。关键词：智能手机，姿势控制，可靠性和有效性
双模式智能鞋，用于偏瘫患者的定量评估“下肢”肌肉力量
摘要 - 中风会导致患者下肢和偏瘫的运动能力受损。准确评估下肢运动能力对于诊断和康复很重要。可以数字化此类评估，以便可以避免任何时间和主观性来追溯每个测试，我们测试如何将配备压力敏感鞋垫和惯性测量单元配备的双模式智能鞋用于此目的。设计了5m步行测试协议，包括左和右转弯。数据是从23名患者和17名健康受试者中收集的。对于下肢的运动能力，两名医生观察到了测试，并使用五个分级的医学研究委员会进行肌肉检查评估。同一患者的两个医生得分的平均值被用作地面真相。使用我们开发的功能集，在对患者和健康受试者进行分类时可以达到100％的精度。使用我们的功能集和回归方法实现了患者的肌肉强度，平均绝对误差为0.143，最大误差为0.395，比每个医生的得分更接近地面真实（平均绝对误差：0.217：最大误差：最大误差：0.5）。因此，我们验证了使用此类智能鞋的可能性，可以客观，准确地评估中风患者的下肢肌肉强度。索引术语 - 中途，机器学习，智能鞋，下肢的肌肉力量
定量评估智能 - 及以不同的 - ...
随着身体压力值随智能床条件的差异很大，压力传感器垫的采样频率被调整为10 Hz，以发现压力变化的更多细节。压力传感器垫记录了对应于每个传感器电池的压力值，并将数据矩阵保存到Excel。在每个测试中，总压力，平均压力，接触面积，峰值压力和峰值压力点